Étude d'une méthode de segmentation d'images obtenues en résonance magnétique en vue d'une quantification

Study of an image segmentation method and its application to quantification

• Auteur / Autrice : Serge Reboul
• Direction : Jean-Paul Dubus
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées. Électronique
• Date : Soutenance en 1995
• Etablissement(s) : Littoral
• Jury : Président / Présidente : Alain Dubrulle
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Hervé Blocquel, Jean-Pierre Pruvo, Pierre Tabourier, Abdelmalik Taleb-Ahmed
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Isabelle Magnin, Han Vu Thien

Mots clés

Mots clés contrôlés

Reconnaissance des formes (informatique)

Traitement d'images -- Techniques numériques

Imagerie par résonance magnétique

Résumé

Le thème de ce mémoire est l'étude et la mise en oeuvre de méthode de détection et d'extraction de contours appliquées à la quantification de zones anatomiques et pathologiques visibles sur des images RM. L'étude que nous avons réalisée sur le capteur et sur les différentes techniques de détection et d'extraction de contours existantes nous a conduit à développer une méthode de segmentation originale. La méthode de segmentation proposée est basée sur l'extraction des transitions du signal image contenant les frontières entre objets. Nous proposons une méthode originale de détermination de ces transitions dans un signal bruité. Le gradient de l'image est obtenu en modélisant le signal dans la transition par une courbe paramétrique ajustée au sens des moindres carrés. Finalement, on extrait les contours fermes dans l'image par la coopération d'un opérateur de suivi de contours de type région avec un opérateur de suivi de contour de type gradient. Ces méthodes automatiques ont été incérées dans une chaine fonctionnelle de traitement d'une image RM pour assurer la détection et la quantification de zones anatomiques et pathologiques visibles sur les images. Cette chaine se compose d'une étape de segmentation, d'une étape de suppression de la sur-segmentation, d'une étape d'analyse et finalement d'une étape de quantification. Elle repose sur une structure de données représentant l'information contenue dans la scène. Cette information est définie dans un arbre binaire orienté, construit à partir des relations d'adjacence et d'inclusion entre les contours dans la base de données.

The subject of this memory is the study and the implementation of edges detection and extraction methods applied on the quantification of visible pathological and anatomical areas on images. The study we realized on the sensor and on the different existant technics of edges detection and extraction permit us to develop an original segmentation method. The proposed segmentation method is based on the extraction of the signal image transitions which contain the object boundaries. We propose an original determination method of these transitions in a noïsi signal. The image gradient is obtained by fitting a parametric curve, in a least-square sense, on the signal in the transition. Finally closed contours are extracted in the image by making cooperate tow object edge extraction technics which belong to the region technic family and the frontier technic family. These automatics methods have been insert in the treatments for the detection and quantification of visible pathological and anatomical zones on an RM images. These treatments are composed of a stage of segmentation, a treatment stage of the segmentation, a stage of analysis and finally a stage of quantification. It rests on a structure of data representing the information contained in the scene. This information defined by an oriented binary tree, is built from contiguous and inclusion relationships between contours in the data basis.